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에탄이 온실가스 줄이고, 플라스틱도 만든다고요?
메탄은 이산화탄소(CO₂)보다 약 25배 강한 온실가스로, 기후변화 대응에서 가장 시급한 감축 대상 중 하나로 천연가스, 매립지 가스, 축산·폐수 처리 등 다양한 배출원에서 종종 에탄과 혼합된 형태로 존재한다. 천연가스 중 에탄도 큰 비중을 차지하며, 메탄 다음으로 최대 15%까지 포함돼 있다. 우리 연구진이 에탄이 이런 메탄을 에너지원으로 사용하는 ‘편성 메탄산화균’의 대사에 영향을 줘서 메탄을 저감시키고 바이오플라스틱 생산에 활용할 가능성을 제시했다.
우리 대학 건설및환경공학과 명재욱 교수 연구팀이 미국 스탠퍼드 대학교와의 공동연구를 통해, 천연가스의 주요 부성분인 에탄(C2H6)이 ‘편성 메탄산화균(Methylosinus trichosporium OB3b)’의 핵심 대사에 미치는 영향을 규명했다고 7일 밝혔다.
메탄산화균은 산소가 있는 조건에서 메탄을 에너지원으로 사용해 생장할 수 있는 세균으로, 이 중 ‘편성(obligate) 메탄산화균’은 메탄이나 메탄올과 같은 C1 화합물만을 성장 기질로 활용하는 것이 특징이다. 지금까지 이러한 편성 메탄산화균이 비(非)성장 기질인 에탄에 어떻게 반응하는지에 대한 연구는 이뤄지지 않았다.
연구팀은 이번 연구에서는 C2 기질인 에탄이 성장 기질로 사용되지 않음에도 불구하고, 편성 메탄산화균의 메탄 산화, 세포 성장, 생분해성 고분자인 폴리하이드록시부티레이트(Polyhydroxybutyrate, 이하 PHB) 합성 등 주요 대사 경로에 유의미한 영향을 미친다는 사실을 밝혀냈다.
연구팀이 다양한 메탄 및 산소 농도 조건에서 에탄을 첨가해 메탄산화균을 배양한 결과, ▲세포 성장 억제 ▲메탄 소비 감소 ▲PHB 합성 증가의 세 가지 대사 반응이 일관되게 나타났으며, 이러한 변화는 에탄 농도가 증가할수록 더욱 두드려졌다.
이번 연구에 따르면, 에탄은 단독으로는 메탄산화균에서 반응하지 않으며, 세균 역시 에탄만 주어졌을 때는 성장하지 않는다. 그러나 메탄과 함께 존재할 경우, 메탄을 산화하는 핵심 효소 ‘입자상 메탄모노옥시게네이스(pMMO)’를 통해 에탄이 함께 산화되는 ‘동시 산화(co-oxidation)’현상이 관찰됐다.
에탄이 산화되는 과정에서 생성되는 중간 대사산물 ‘아세테이트(acetate)’는 메탄산화균의 세포 성장을 억제하는 동시에, PHB(Polyhydroxybutyrate) 생산을 촉진하는 것으로 나타났다. PHB는 생분해성 바이오플라스틱의 원료로 주목받는 고분자 물질이다.
이러한 작용은 균이 처한 영양 상태에 따라 상반된 양상을 보인다. 영양이 충분한 상태에서는 에탄이 세포 성장에 부정적인 영향을 미치지만, 영양 불균형 상태에서는 오히려 PHB 축적을 유도해 긍정적인 효과를 나타낸다.
한편, 에탄을 첨가했을 때 메탄의 소비량은 감소했지만, 메탄 분해 효소인 pMMO를 구성하는 pmoA 유전자의 발현량에는 유의미한 변화가 없었다. 이는 에탄이 유전자의 전사(transcription) 수준에서는 영향을 미치지 않으며, 대신 효소의 실제 작동 능력(활성 수준)이나 전사 이후 조절 단계에서 영향을 준다는 사실을 입증한다.
연구팀은 에탄이 메탄산화균의 대사 흐름을 간접적으로 조절하는 조절자 역할을 하며, 메탄과 함께 있을 때 의도치 않은 방식으로 세포 성장과 PHB 생산에 영향을 미친다고 분석했다.
명재욱 교수는 “이번 연구는 ‘편성 메탄산화균’이 단일 기질 환경이 아닌 에탄과의 복합 기질 조건에서 어떻게 대사적으로 반응하는지를 체계적으로 규명한 최초의 사례”라며, “에탄과 같은 비성장 기질이 메탄 대사와 생분해성 고분자 생산에 미치는 영향을 밝힘으로써, 생물학적 메탄 저감 기술뿐 아니라 바이오플라스틱 생산에도 새로운 가능성을 제시한다”라고 전했다.
건설및환경공학과 박사과정 박선호 학생이 제1 저자인 이번 연구는 환경미생물학 및 생명공학 분야의 권위 있는 미국미생물학회(American Society for Microbiology) 학회지인 국제 학술지 응용 환경미생물학(Applied and Environmental Microbiology)에 7월 10일 자로 게재됐다.
※ 논문명: Non-growth substrate ethane perturbs core methanotrophy in obligate methanotroph Methylosinus trichosporium OB3b upon nutrient availability
(저자 정보 : 박선호(KAIST, 제1 저자), Chungheon Shin(Standford University), Craig S. Criddle (Standford University), 명재욱(KAIST, 교신저자) 총 4명)
※ DOI: 10.1128/aem.00969-25
한편, 이번 연구는 한국연구재단, 국토교통부, 해양수산부의 지원을 받아 수행됐다.
2025.08.07 조회수 428 -
스스로 물체를 집고, 걷는 '실시간 프로그래밍 로봇 시트' 개발
접힘 구조는 로봇 설계에서 직관적이면서도 효율적인 형상 변형 메커니즘으로 활용되며, 우주·항공 로봇, 유연 로봇, 접이식 그리퍼(손) 등 다양한 응용이 시도되고 있다. 그러나 기존의 접힘 메커니즘은 접는 위치(hinge)나 방향이 사전에 고정돼 있어, 환경과 작업이 바뀔 때마다 구조를 새로 설계·제작해야 하는 한계가 있었다. 한국 연구진이 실시간으로 현장에 따라 프로그래밍하는‘접이식 로봇 시트 기술’을 개발해 로봇의 형태 변화 능력을 획기적으로 향상함으로써, 향후 로봇 공학 분야에 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대된다.
우리 대학 기계공학과 김정 교수, 박인규 교수 공동 연구팀이 형상을 실시간으로 프로그래밍할 수 있는 로봇 시트 원천 기술(field-programmable robotic folding sheet)을 개발했다고 6일 밝혔다.
이번 기술은 ‘필드 프로그래밍(field-programmability)’이라는 개념을 접이식 구조에 성공적으로 도입한 사례로, ‘접힘을 어디서, 어느 방향으로, 얼마나 크게 할지’라는 사용자의 명령을 소재 형상에 실시간으로 반영할 수 있는 소재 기술 및 프로그래밍 방법론을 통합적으로 제안했다.
해당 ‘로봇 시트’는 얇고 유연한 고분자 기판 내에 미세 금속 저항 네트워크가 내장된 구조로, 각 금속 저항이 히터이자 온도 센서 역할을 동시에 수행해, 별도의 외부 장치 없이도 시트의 접힘 상태를 실시간으로 감지하고 제어한다.
또한 유전 알고리즘(genetic algorithm) 및 심층 신경망(deep neural network)을 결합한 소프트웨어를 통해 사용자가 원하는 접힘 위치와 방향, 강도를 소프트웨어적으로 입력하면, 스스로 가열·냉각을 반복하며 정확한 형상을 만들어낸다.
특히, 온도 분포에 대한 폐루프 제어(closed-loop control)를 적용해 실시간 접힘 정밀성을 향상하고, 환경 변화로 인한 영향을 보정했으며, 열 변형 기반 접힘 기술이 지니던 느린 반응 속도 문제도 개선했다.
이러한 형상의 실시간 프로그래밍은 복잡한 하드웨어 재설계 없이도 다양한 로봇의 기능성을 즉석에서 구현할 수 있게 했다는 데에 의미가 있다.
실제로 연구팀은 단일 소재로 다양한 물체 형상에 맞춰 어떻게 잡을지 결정하는 파지(grasping) 전략을 바꿔가며 적용할 수 있는 적응형 로봇 손(그리퍼)를 구현했고, 동일한 ‘로봇 시트(얇고 유연한 형태의 로봇)’를 바닥에 두어 보행하거나 기어가게 하는 등 생체 모방적 이동 전략을 선보였다. 이를 통해 환경 변화에 따라 스스로 형태를 바꾸는 환경 적응형 자율 로봇으로의 확장 가능성도 제시했다.
김정 교수는 “이번 연구는 자기 몸을 바꾸면서 똑똑하게 움직이는 기술 즉, 형상 자체가 지능이 되는‘형상 지능(morphological intelligence)’구현에 한 걸음 다가간 사례로 평가된다. 향후 더 높은 하중 지지와 빠른 냉각을 위한 소재·구조 개선, 배선 없는 일체형 전극에도 다양한 형태·크기로의 확장 등을 통해 재난 현장 대응 로봇, 맞춤형 의료 보조기기, 우주 탐사 장비 등 다양한 분야에 응용될 수 있는 차세대 피지컬 AI 플랫폼으로 발전시킬 계획이다”라고 말했다.
우리 대학 박현규 박사(現 삼성전자 삼성종합기술원)와 정용록 교수(現 경북대학교)가 공동 제1 저자인 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)’에 2025년 8월 온라인판에 출판됐다.
※논문명: Field-programmable robotic folding sheet
※DOI: https://www.nature.com/articles/s41467-025-61838-3
한편 이번 연구는 한국연구재단(과학기술정보통신부)의 지원을 받아 수행됐다.
2025.08.06 조회수 568 -
숨겨진 다자 간 관계를 추적·복원하는 AI '마리오' 개발
회의실에 여러 사람이 동시에 모여 회의하는 경우처럼, 다수의 객체가 동시에 상호작용하는 고차원 상호작용(higher-order interaction)은 다양한 분야에서 발생하며, 실세계의 복잡한 관계를 담고 있다. 하지만 기술적 제약으로 인해 많은 분야에서는 주로 개별 쌍 간의 저차원 정보만 수집돼, 전체 맥락이 손실되고 활용에 제약이 따랐다. KAIST 연구진이 이처럼 불완전한 정보만으로도 고차원 상호작용을 정밀하게 복원*하는 AI ‘마리오(MARIOH)’를 개발하며, 소셜 네트워크, 뇌과학, 생명과학 등 다양한 분야에서 혁신적 분석 가능성을 열었다.
*복원: 사라지거나 관측되지 않은 원래 구조를 추정/재구성하는 것
우리 대학 김재철AI대학원의 신기정 교수 연구팀이 저차원 상호작용 정보만으로 고차원 상호작용 구조를 높은 정확도로 복원할 수 있는 인공지능 기술인 ‘마리오(이하 MARIOH, Multiplicity-Aware Hypergraph Reconstruction)’를 개발했다고 5일 밝혔다.
고차원 상호작용 복원이 어려운 이유는 동일한 저차원 상호작용 구조로부터 파생될 수 있는 고차원 상호작용의 가능성이 무수히 많기 때문이다.
연구팀이 개발한 MARIOH의 핵심 아이디어는 저차원 상호작용의 다중도(multiplicity) 정보를 활용해, 해당 구조로부터 파생될 수 있는 고차원 상호작용의 후보 수를 획기적으로 줄이는 데 있다.
더불어, 효율적인 탐색 기법을 통해 유망한 상호작용 후보를 신속하게 식별하고, 다중도 기반의 심층 학습 기술을 활용해 각 후보가 실제 고차원 상호작용일 가능성을 정확하게 예측한다.
연구팀은 10개의 다양한 실세계 데이터 셋을 대상으로 한 실험 결과, MARIOH는 기존 기술 대비 최대 74% 높은 정확도로 고차원 상호작용을 복원하는 데 성공했다.
예를 들어, 논문 공저 관계 데이터(출처: DBLP)에서는 98% 이상의 복원 정확도를 달성해, 약 86% 수준에 머무는 기존 기술을 크게 앞질렀다. 또한, 복원된 고차원 구조를 활용할 경우, 예측, 분류 등 다양한 작업에서의 성능이 향상되는 것으로 나타났다.
신기정 교수는 “MARIOH는 단순화된 연결 정보 정보에만 의존하던 기존 접근에서 벗어나, 실제 세계의 복잡한 연결 관계를 정밀하게 활용할 가능성을 열어 준다”라며, “단체 대화나 협업 네트워크를 다루는 소셜 네트워크 분석, 단백질 복합체나 유전자 간 상호작용을 분석하는 생명과학, 다중 뇌 영역 간 동시 활동을 추적하는 뇌과학 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 밝혔다.
김재철AI대학원의 이규한 석박통합과정(現 GraphAI 소프트웨어 엔지니어)과 이건 석박사통합과정, 신기정 교수가 저자로 참여한 이번 연구는 지난 5월에 홍콩에서 열린 제41회 IEEE 국제 데이터공학 학회(IEEE International Conference on Data Engineering, IEEE ICDE)에서 발표됐다.
※논문명: MARIOH: Multiplicity-Aware Hypergraph Reconstruction
※DOI: https://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/ICDE65448.2025.00233
한편, 이번 연구는 정보통신기획평가원의 지원을 받은 ‘EntireDB2AI: 전체 관계형 데이터베이스를 종합적으로 활용하는 심층 표현 학습 및 예측 원천기술과 소프트웨어 개발’ 과제와 한국연구재단의 지원을 받은 ‘그래프 파운데이션 모델: 다양한 모달리티 및 도메인에 적용 가능한 그래프 기반 기계 학습’과제의 성과다.
2025.08.05 조회수 490 -
연구자 없이 로봇팔·AI로 소재 혁신 실현
이차전지 양극 소재는 높은 충전 속도, 에너지 밀도, 안정성 등 어려운 기준들을 전부 충족해야 하기 때문에 소재 개발을 위해서는 수많은 소재 후보군을 고려해 탐색을 진행해야만 한다. 국내 산학 협력 연구진이 AI 및 자동화 시스템을 활용해 연구자의 개입 없이 이차전지 양극 소재의 개발을 진행하는 자율 탐색 실험실*을 구축했다. 이를 통해 개발 과정 중 발생하는 연구자의 노동을 최소화하며 탐색 기간을 93% 단축했다.
*자율 탐색 실험실: 자율적으로 실험을 설계, 수행, 분석하여 최적의 소재를 탐색하는 플랫폼
우리 대학 신소재공학과 서동화 교수 연구팀이 포스코홀딩스 미래기술연구원(원장 김기수) 에너지소재연구소 LIB소재연구센터 연구팀과 산학 협력 연구를 통해, AI 및 자동화 기술을 활용해 이차전지 양극 소재를 탐색하는 자율 탐색 실험실을 구축했다고 3일 밝혔다.
이차전지 양극 소재 개발은 필연적으로 시료의 무게를 칭량하고 이송하는 정량, 혼합, 소결* 및 분석 과정을 거쳐 광범위한 양극 조성(화합물 내 성분 원소들이 섞이는 비율) 및 실험 변수 탐색해야 해서 숙련된 연구자의 많은 노동력이 필요하고 긴 개발 시간을 필요로 한다.
*소결: 시료를 가열하여 분말 입자들이 열적 활성화 과정을 거쳐 하나의 덩어리로 되는 과정
연구팀은 연구자의 개입 없이 시료 정량, 혼합, 펠렛화, 소결 및 분석을 수행하는 자동화 시스템과 분석된 데이터를 해석하고 이를 학습해 최선의 후보군을 선택하는 AI 모델을 기반으로 자율 탐색 실험실을 구축했다.
연구팀은 자동화 시스템을 구축하기 위해 정량, 혼합, 펠렛화, 소결 및 분석 과정을 각각 개별 장치 모듈로 구축하고 이를 중앙 로봇팔이 핸들링하는 방법으로 로봇팔의 비중을 줄여 실험 효율을 증대시켰다.
또한, 연구팀은 기존 저속 소결 방법과 다른 고속 소결 방법을 도입하여 합성 속도를 비약적으로 개선했다. 그 결과 소결 공정에 필요한 시간을 50배 단축할 수 있었고, 이를 기반으로 자율 탐색 실험실은 기존 연구자 기반 실험 대비 12배 많은 소재 데이터의 확보가 가능하다.
확보된 많은 소재 데이터는 AI 모델을 통해 자동으로 해석되어 합성된 상 정보 및 불순물 비율 등이 추출된다. 이를 합성 성공 여부와 관계없이 체계적으로 저장하여 양질의 데이터베이스를 구축하며 해당 데이터는 이후 최적화 AI 모델의 학습 데이터로 활용하여 다음에 자동화 시스템이 실험할 양극 조성 및 합성 조건을 추천하는 폐루프 실험 시스템*을 구현했다.
*폐루프 (Closed-loop) 실험 시스템: 실험 전 과정을 연구자의 개입 없이 스스로 수행하는 시스템
지능형 실험 자동화 시스템을 24시간 운용할 경우, 약 12배 이상의 실험 데이터 확보 및 93%의 소재 탐색 시간 단축이 가능하며, 이는 소재 탐색에 필요한 실험 횟수가 500회라고 가정할 시 연구자가 직접 실험을 수행하는 기존 방식으로는 84일이 소요되는 반면, 자동화 시스템은 약 6일 만에 완료할 수 있는 것으로 시간 및 인력 효율을 크게 향상시킬 수 있다.
자율 탐색 실험실 개발 과정에서 포스코홀딩스는 프로젝트 전반의 기획과 총괄 운영을 맡고, 전체 플랫폼 설계에 대한 검토와 부분 모듈 설계 및 AI 기반 실험 설계 모델에 대한 공동 개발을 수행했으며, 서동화 교수팀은 전체 플랫폼 설계, 부분 모듈 설계 및 제작, 알고리즘 제작, 자동화 시스템 기반 실험 검증 및 오류 개선 등 실질적 시스템 구현과 운영을 담당했다.
서동화 교수는 "이번 연구를 통해 구축된 시스템은 저출산으로 인한 연구 인력 감소를 해결할 기술”이라며 "양질의 소재 데이터를 확보하여 이차전지 소재 개발을 가속화 하여 글로벌 경쟁력을 강화 가능할 것으로 기대된다”고 설명했다.
또한, 포스코홀딩스 미래기술연구원은 이번에 개발된 자율 탐색 실험실 시스템을 기반으로, 2026년 이후 업그레이드된 버전을 자체 연구소 실험실에 적용하여 차세대 이차전지 소재 개발 속도를 획기적으로 높이는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위해 설비의 안정성과 확장성을 강화하는 후속 개발을 계획 중이며, 산학연이 협력해 개발한 기술이 실제 연구개발 현장에서 활용되는 사례로 이어질 것으로 기대된다.
한편, 이번 연구는 신소재공학과 서동화 교수 연구실의 이현기 박사과정 연구원을 비롯해 배성재, 김동우 석사과정 연구원의 주도로 진행됐으며, 포스코홀딩스 미래기술연구원 에너지소재연구소(소장 홍정진)와 LIB소재연구센터의 박정우 수석연구원, 박인철 수석연구원이 공동으로 참여했다.
2025.08.05 조회수 380 -
주변 빛에너지로 24시간 건강 모니터링이 가능하다고?
심박수, 혈중산소포화도, 땀 성분 분석 등 지속적인 건강 모니터링을 위한 의료용 웨어러블 기기의 소형화와 경량화는 여전히 큰 도전 과제다. 특히 광학 센서는 LED 구동과 무선 전송에 많은 전력을 소모해 무겁고 부피가 큰 배터리를 필요로 한다. 이런 한계를 극복하기 위해 우리 연구진은 주변 빛을 에너지원으로 활용하고, 전력 상황에 따라 최적화된 관리를 통해 24시간 연속 측정이 가능한 차세대 웨어러블 플랫폼을 개발했다.
우리 대학 전기및전자공학부 권경하 교수팀이 미국 노스웨스턴대학교 박찬호 박사팀과 공동연구를 통해, 주변 빛을 활용해 배터리 전력 부담을 줄인 적응형 무선 웨어러블 플랫폼을 개발했다고 30일 밝혔다.
의료용 웨어러블 기기의 배터리 문제를 해결하기 위해, 권경하 교수 연구팀은 주변의 자연광을 에너지원으로 활용하는 혁신적인 플랫폼을 개발했다. 이 플랫폼은 세 가지 상호 보완적인 빛 에너지 기술을 통합한 것이 특징이다.
첫 번째 핵심 기술인 ‘광 측정 방식(Photometric Method)’은 주변 광원의 세기에 따라 LED 밝기를 적응적으로 조절하는 기술이다. 주변 자연광과 LED 빛을 합쳐 일정한 총 조명량을 유지하되, 자연광이 강할 때는 LED를 어둡게, 자연광이 약할 때는 LED를 밝게 자동 조절한다.
기존 센서가 환경과 관계없이 LED를 일정하게 켜야 했다면, 이 기술은 주변 환경에 맞춰 LED 전력을 실시간으로 최적화할 수 있다. 실험 결과, 충분한 조명 환경에서 전력 소모를 86.22%나 줄였다.
두 번째는 ‘고효율 다접합 태양전지(Photovoltaic Method)’ 기술이다. 이는 단순한 태양광 발전을 넘어서 실내외 모든 환경의 빛을 전력으로 변환한다. 특히 적응형 전력 관리 시스템을 통해 주변 환경과 배터리 상태에 따라 11가지 서로 다른 전력 구성으로 자동 전환되어 최적의 에너지 효율을 달성한다.
세 번째 혁신 기술은 ‘축광/발광(Photoluminescent Method)’기술이다. 스트론튬 알루미네이트 미세입자*를 센서의 실리콘 캡슐화 구조에 혼합해, 낮 동안 주변 빛을 흡수해 저장했다가 어둠 속에서 서서히 방출한다. 이를 통해 태양광 500W/m²에 10분간 노출되면 완전한 어둠에서도 2.5분간 연속 측정이 가능하다.
*스트론튬 알루미네이트 미세입자: 야광페인트나 안전 표지판에 사용되는 형광체로, 빛을 흡수한 후 어둠 속에서 오랫동안 발광하는 축광 소재
이 세 가지 기술이 상호 보완적으로 작동해 밝은 환경에서는 첫 번째와 두 번째 방식이, 어두운 환경에서는 세 번째 방식이 추가로 지원하는 방식으로 24시간 연속 작동을 가능하게 한다.
연구팀은 이 플랫폼을 다양한 의료 센서에 적용해 실용성을 검증했다. 광용적맥파 측정 센서는 심박수와 혈중산소포화도를 실시간으로 모니터링해 심혈관 질환의 조기 발견을 가능하게 한다. 청색광 노출량 측정 센서는 피부 노화와 손상을 유발하는 블루라이트를 정확히 측정해 개인 맞춤형 피부 보호 가이드를 제공한다. 땀 분석 센서는 마이크로 유체 기술을 활용, 땀 속 염분, 포도당, pH를 동시에 분석해 탈수나 전해질 불균형을 실시간으로 감지할 수 있다.
추가적으로 센서 내 데이터 처리 기술을 도입해 무선 통신으로 인한 전력 소모도 대폭 줄였다. 기존에는 모든 원시 데이터를 외부로 전송해야 했지만, 이제는 센서 내부에서 필요한 결과만 계산해 전송함으로써 데이터 전송량을 400B/s에서 4B/s로 100배 감소시켰다.
연구팀은 성능 검증을 위해 건강한 성인 피험자를 대상으로 밝은 실내조명, 어두운 조명, 적외선 조명, 완전한 어둠 등 4가지 서로 다른 환경에서 테스트했다. 그 결과, 모든 조건에서 상용 의료기기와 동등한 측정 정확도를 보였다. 생쥐 모델을 이용한 저산소 상태 실험에서도 정확한 혈중산소포화도 측정이 가능함을 확인했다.
연구를 주도한 권경하 교수는 “이 기술을 활용해 24시간 연속 건강 모니터링이 가능해짐에 따라 의료 패러다임이 치료 중심에서 예방 중심으로 전환될 수 있을 것”이라며, “조기 진단을 통한 의료비 절감 효과와 함께 차세대 웨어러블 헬스케어 시장에서의 기술경쟁력 확보도 기대된다”라고 말했다.
이번 연구 결과는 인공지능반도체대학원 박도윤 박사과정 학생이 공동 제 1 저자로 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)에 7월 1일 발표됐다.
※논문명 : Adaptive Electronics for Photovoltaic, Photoluminescent and Photometric Methods in Power Harvesting for Wireless and Wearable Sensors;
※DOI: URL: https://www.nature.com/articles/s41467-025-60911-1
한편, 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구, 지역혁신 선도연구센터 과제, 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원(IITP) 인공지능반도체대학원 과제, 그리고 BK FOUR 프로그램(Connected AI Education & Research Program for Industry and Society Innovation, KAIST EE)의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.31 조회수 729 -
3분 만에 질병 현장 진단..효소모방촉매 반응 38배 향상
급성 질병의 조기 진단과 만성 질환의 효율적 관리를 위해, 환자 가까이에서 신속하게 진단할 수 있는‘현장진단(Point-of-Care, POCT)’기술이 전 세계적으로 주목받고 있다. POCT 기술의 핵심은 특정 물질을 정확히 인식하고 반응하는‘효소’에 있다. 그러나 기존의 ‘자연효소’는 고비용·불안정성의 한계를 지니며, 이를 대체하는 ‘효소 모방 촉매(nanozyme)’ 역시 낮은 반응 선택도라는 문제를 안고 있다. 최근 국내 연구진은 기존 효소모방촉매보다 38배 이상 향상된 선택도를 구현하고, 단 3분 만에 육안으로 진단 결과를 확인할 수 있는 고감도 센서 플랫폼을 개발하는 데 성공했다.
우리 대학 생명화학공학과 이진우 교수 연구팀이 서울대학교 한정우 교수, 가천대학교 김문일 교수 연구팀과의 공동연구를 통해, 과산화효소 반응만을 선택적으로 수행하면서도 높은 반응 효율을 유지하는 새로운 단일원자 촉매를 개발했다고 28일 밝혔다.
혈액, 소변, 타액 등 인체 유래 체액을 이용해 병원 밖에서도 수 분 내 판독할 수 있는 진단 플랫폼으로 의료 접근성을 크게 높이고, 치료의 시의성을 확보할 수 있는 현장진단 기술의 핵심은 효소를 이용해 질병 진단 물질인 바이오마커를 색 변화를 통해 시각적으로 알아낼수 있다는 점이다. 그러나 자연 효소를 이용할 경우 가격이 높고 진단 환경에서 쉽게 불안정해져 보관 및 유통의 한계가 있다.
이 문제를 해결하기 위해 새로운 무기 소재 ‘효소 모방 촉매(nanozyme)’가 개발되어 왔으나 반응의 선택도가 낮다는 한계를 안고 있다. 과산화수소를 기질로 활용할 경우, 하나의 촉매가 동시에 과산화효소(색 변화 유도) 반응과 카탈레이스(반응 기질 제거) 반응을 함께 일으켜 진단 신호의 정확도가 낮아지는 문제가 있다.
연구팀은 촉매의 반응 선택성을 원자 수준에서 제어하기 위해, 촉매 중심 금속인 ‘루테늄(Ru)’에 금속과 결합해 화학적 성질을 조절하는 ‘염소(Cl) 리간드’를 3차원 방향으로 결합하는 ‘독창적 구조 설계 전략’을 활용하여 정확한 진단 신호만을 검출하는데 성공했다.
실험 결과, 이번에 개발한 촉매는 기존 효소 모방 촉매 대비 38배 이상 향상됐으며, 과산화수소 농도에 따른 반응 민감도와 속도 또한 눈에 띄게 증가했다. 특히 생체 체액의 조건에 가까운 환경(pH 6.0)에서도 반응 선택성과 활성을 안정적으로 유지해, 실제 진단 환경에서의 적용 가능성도 입증했다.
연구팀은 개발한 촉매에 산화효소를 담아 종이 센서에 적용함으로써 산화효소-효소모방촉매 연계 반응을 통해, 우리 몸의 건강상태를 알려주는 바이오마커에 해당하는 ‘포도당, 젖산(락테이트), 콜레스테롤, 콜린’ 등 4종의 바이오마커를 동시에 검출할 수 있는 진단 시스템을 구현했다.
다양한 질병 진단에 범용 적용이 가능한 이 플랫폼은 별도의 pH 조절이나 복잡한 장비 없이도 3분 이내에 색 변화를 통해 육안으로 결과를 판별할 수 있으며, 이 성과는 플랫폼 자체의 변경 없이, 촉매 구조 제어만으로도 진단 성능을 획기적으로 개선할 수 있음을 보여준 사례다.
이진우 교수는 “이번 연구는 단일원자 촉매의 반응 선택성을 원자 구조 설계를 통해 제어함으로써, 효소 수준의 선택성과 반응성을 동시에 구현한 사례로 의의가 있다”고 밝혔다. 또한 “이러한 구조–기능 관계 기반의 촉매 설계 전략은 향후 다양한 금속 기반 촉매 개발에도 적용할 수 있으며, 선택성 제어가 중요한 다양한 반응 영역으로 확장될 수 있다”고 강조했다.
우리 대학 생명화학공학과 박사과정 박선혜 학생과 최대은 학생이 공동 제1 저자로 연구 결과는 재료과학 분야의 권위 있는 국제 학술지인 ‘어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)’에 2025년 7월 6일 게재됐다.
※ 논문명: Breaking the Selectivity Barrier of Single-Atom Nanozymes Through Out-of-Plane Ligand Coordination
(저자 정보 : 박선혜(KAIST, 제1 저자), 최대은(KAIST, 제1 저자), 심규인(서울대, 제1 저자), Phuong Thy Nguyen(가천대, 제1 저자), 김성빈(KAIST), 이승엽(KAIST), 김문일(가천대, 교신저자), 한정우(서울대, 교신저자), 이진우(KAIST, 교신저자) 총 9명)
※DOI: https://doi.org/10.1002/adma.202506480
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.29 조회수 817 -
단 하나의 패킷으로 스마트폰 마비시키는 보안 취약점 발견
스마트폰은 언제 어디서나 이동통신 네트워크에 연결돼 있어야 작동한다. 이러한 상시 연결성을 가능하게 하는 핵심 부품은 단말기 내부의 통신 모뎀(Baseband)이다. KAIST 연구진이 자체 개발한‘LLFuzz(Lower Layer Fuzz)’라는 테스트 프레임워크를 통해, 스마트폰 통신 모뎀 하위계층의 보안 취약점을 발견하고‘이동통신 모뎀 보안 테스팅’의 표준화* 필요성을 입증했다.
*표준화: 이동통신은 정상적인 상황에서 정상 동작을 확인하는 정합성 테스팅(Conformance Test)이 표준화되어 있으나, 비상적인 패킷을 처리한 것에 대한 표준은 아직 만들어지지 않아서 보안 테스팅의 표준화가 필요함
우리 대학 전기및전자공학부 김용대 교수팀이 경희대 박철준 교수팀과 공동연구를 통해, 스마트폰의 통신 모뎀 하위 계층에서 단 하나의 조작된 무선 패킷(네트워크의 데이터 전송 단위)만으로도 스마트폰의 통신을 마비시킬 수 있는 심각한 보안 취약점을 발견했다고 25일 밝혔다. 특히, 이 취약점들은 잠재적으로 원격 코드 실행(RCE)로 이어질 수 있다는 점에서 매우 심각하다.
연구팀은 자체 개발한 ‘LLFuzz’분석 프레임워크를 활용해, 모뎀의 하위계층 상태 전이 및 오류 처리 로직을 분석하고 보안 취약점을 탐지했다. LLFuzz는 3GPP* 표준 기반 상태 기계와 실제 단말 반응을 비교 분석함으로써 구현상의 오류로 인한 취약점을 정밀하게 추출할 수 있었다.
*3GPP: 전 세계 이동통신 표준을 만드는 국제 협력 기구
연구팀은 애플, 삼성전자, 구글, 샤오미 등 글로벌 제조사의 상용 스마트폰 15종을 대상으로 실험을 수행한 결과, 총 11개의 취약점을 발견했으며, 이 중 7개는 공식 CVE(Common Vulnerabilities and Exposures, 일반적인 취약점 및 노출) 번호를 부여받고 제조사는 이 취약점에 대한 보안패치를 적용했다. 그러나 나머지 4개는 아직 공개되지 않은 상태다.
기존 보안 연구들이 주로 NAS(Network Access Stratum, 네트워크 액세스 계층)와 RRC(Radio Resource Control, 무선 자원 제어) 등 이동통신 상위계층에 집중되었다면, 연구팀은 제조사들이 소홀히 다뤄온 이동통신 하위계층의 오류 처리 로직을 집중적으로 분석했다.
해당 취약점은 통신 모뎀의 하위계층(RLC, MAC, PDCP, PHY*)에서 발생했으며, 이들 영역은 암호화나 인증이 적용되지 않는 구조적 특성 때문에 외부 신호 주입만으로도 동작 오류가 유발될 수 있었다.
* RLC, MAC, PDCP, PHY: LTE/5G 통신의 하위 계층으로, 무선 자원 할당, 오류 제어, 암호화, 물리 계층 전송 등을 담당
연구팀은 실험용 노트북에 생성된 패킷을 소프트웨어 정의 라디오(Software-Defined Radio, SDR) 기기를 통해 상용 스마트폰에 조작된 무선 패킷(malformed MAC packet)을 주입하자, 스마트폰의 통신 모뎀(Baseband)이 즉시 크래시(crash, 동작 멈춤)되는 데모 영상을 공개했다.
※ 실험 동영상: https://drive.google.com/file/d/1NOwZdu_Hf4ScG7LkwgEkHLa_nSV4FPb_/view?usp=drive_link
영상에서는 fast.com 페이지와 초당 23MB의 데이터를 정상적으로 전송하다가, 조작된 패킷이 주입된 직후 전송이 중단되고, 마지막에는 이동통신 신호가 완전히 사라지는 장면이 포착된다. 이는 단 하나의 무선 패킷만으로 상용 기기의 통신 모뎀을 마비시킬 수 있음을 직관적으로 보여준다.
취약점은 스마트폰의 핵심 부품인 ‘모뎀 칩’에서 발견되었고 이 칩은 전화, 문자, 데이터 통신 등을 담당하는 아주 중요한 부품이다.
– Qualcomm: CVE-2025-21477, CVE-2024-23385 등 90여 종 칩셋 영향– MediaTek: CVE-2024-20076, CVE-2024-20077, CVE-2025-20659 등 80여 종– Samsung: CVE-2025-26780 (Exynos 2400, 5400 등 최신 칩셋 대상)– Apple: CVE-2024-27870 (Qualcomm CVE와 동일 취약점 공유)
문제가 된 모뎀 칩(통신용 부품)은 프리미엄 스마트폰 뿐 아니라 저가형 스마트폰, 태블릿, 스마트 워치, IoT 기기까지 포함되는 확산성으로 인해 사용자 피해 가능성이 광범위하다.
뿐만 아니라, 연구팀은 시험적으로 5G 취약점 또한 하위계층에 대해 테스트해 2주 만에 2개의 취약점을 찾았다. 5G에 대한 취약점 검사가 전반적으로 진행되지 않았던 것을 고려하면 베이스밴드 칩의 이동통신 하위계층에는 훨씬 더 많은 취약점이 존재할 수 있다.
김용대 교수는 “스마트폰 통신 모뎀의 하위계층은 암호화나 인증이 적용되지 않아, 외부에서 임의의 신호를 전송해도 단말기가 이를 수용할 수 있는 구조적 위험이 존재한다”며,“이번 연구는 스마트폰 등 IoT 기기의 이동통신 모뎀 보안 테스팅의 표준화 필요성을 입증한 사례이다”고 말했다.
연구팀은 LLFuzz를 활용해 5G 하위계층에 대한 추가적인 분석을 이어가고 있으며, LTE 및 5G 상위 계층 테스트를 위한 도구 개발 또한 진행 중이며 향후 도구 공개를 위한 협업도 추진 중이다. ‘기술의 복잡성이 높아지는 만큼, 시스템적 보안 점검 체계도 함께 진화해야 한다’는 것이 연구팀의 입장이다.
전기및전자공학부 박사과정 투안 딘 호앙(Tuan Dinh Hoang) 학생이 제1 저자로 연구 결과는 사이버보안 분야 세계 최고 권위 학회 중 하나인 유즈닉스 시큐리티(USENIX Security) 2025에서 오는 8월 발표될 예정이다.
※ 논문제목: LLFuzz: An Over-the-Air Dynamic Testing Framework for Cellular Baseband Lower Layers
(Tuan Dinh Hoang and Taekkyung Oh, KAIST; CheolJun Park, Kyung Hee Univ.; Insu Yun and Yongdae Kim, KAIST)
※ Usenix 논문 사이트: https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity25/presentation/hoang (아직 미공개), 연구실 홈페이지 논문: https://syssec.kaist.ac.kr/pub/2025/LLFuzz_Tuan.pdf
※ 오픈 소스 저장소: https://github.com/SysSec-KAIST/LLFuzz(공개 예정)
이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.25 조회수 1249 -
면역 신호, 뇌 감정 회로 직접 조절..불안 행동 유발 기전 최초 규명
우리 대학 뇌인지과학과 권정태 교수가 MIT, 하버드 의과대학과의 공동연구를 통해, 면역 반응에서 분비되는 사이토카인이 뇌 감정 회로에 직접 작용하여 불안 행동을 조절한다는 사실을 세계 최초로 규명했다.
염증성 사이토카인 IL-17A와 IL-17C가 정서를 조절하는 것으로 알려진 편도체의 특정 뉴런에 작용해 흥분성을 증가시킴으로써 불안을 유발하며, 반대로 항염증성 사이토카인 IL-10은 같은 뉴런에서 흥분성을 억제해 불안 완화에 기여하는 양방향 조절 메커니즘을 실험적으로 입증했다.
연구팀은 쥐 모델에서 피부 염증을 유발한 후, 면역치료제 (IL-17RA 항체)를 투여해 피부 증상은 완화되었으나 불안 수준이 높아진 현상을 관찰하였다. 이는 IL-17 계열 사이토카인의 순환 농도가 높아지며 편도체 뉴런이 과활성화된 데 따른 결과로 분석됐다.
연구진은 또한, 항염증 사이토카인 IL-10이 같은 편도체 뉴런의 흥분성을 낮추는 작용을 하며 불안 반응을 완화할 수 있음을 밝혀냈다.
이번 연구는 감염이나 염증과 같은 면역 반응이 단순한 신체 반응을 넘어서, 뇌 회로 수준의 정서 조절 기능에 직접적으로 영향을 미친다는 사실을 최초로 입증한 사례다. 정서와 면역이 뇌 속 동일한 뉴런을 통해 연결되어 작동할 수 있다는 점에서, 면역-정서-행동을 연결하는 생물학적 메커니즘을 제시한 매우 중요한 성과다.
이번 연구 결과는 올해 4월 17일 국제학술지 Cell에 게재됐다.
논문 정보
- 논문명: Inflammatory and anti-inflammatory cytokines bidirectionally modulate amygdala circuits regulating anxiety
- 게재지: Cell (188권, 2190–2202), 2025년 4월 17일
DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.03.005
- 교신저자: 글로리아 최 교수 (MIT), 허준 교수 (Harvard Medical School),
2025.07.24 조회수 654 -
생체신호를 이용한 로봇과의 상호작용에 대한 방안 제시
우리 대학 기계공학과 김정, 전기및전자공학과 제민규 교수 공동연구팀이 최근 국제 저명 학술지 ‘네이처 리뷰스 일렉트리컬 엔지니어링(Nature Reviews Electrical Engineering)’에 생체 전위(bio-potential)와 생체 임피던스(bio-impedance)를 활용한 직관적인 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction, HRI)에 대한 최신 동향과 발전을 다룬 리뷰 논문을 발표했다고 22일 밝혔다.
이번 리뷰 논문은 두 실험실의 박사 졸업생인 박경서 교수(DGIST, 공동 제 1 저자), 정화영 박사(EPFL, 공동 제1 저자), 정윤태 박사(IMEC), 서지훈 박사(UCSD)가 공동으로 참여한 결과물이다. 네이처 리뷰스 일렉트리컬 엔지니어링(Nature Reviews Electrical Engineering)은 네이처 저널에서 작년부터 새롭게 발행된 전기전자 및 인공지능 기술 분야의 리뷰 전문 학술지로 해당 분야의 세계적인 석학들을 엄격한 기준으로 선정해 초청하는 것으로 알려져 있다. 김정 교수 연구팀의 논문은 “Using bio-potential and bio-impedance for intuitive human-robot interaction”라는 제목으로 2025년 7월 18일자로 게재됐다.
(DOI: https://doi.org/10.1038/s44287-025-00191-5)
이 리뷰 논문에서는 생체신호가 움직임 의도를 빠르고 정확하게 감지하는 데 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 설명하며, 신경 신호와 근육 활동을 기반으로 한 움직임 예측 기술의 발전을 소개한다. 또한, 생체 신호 센싱에서 저잡음 성능과 에너지 효율성을 극대화하는 데 있어 집적 회로(ICs)가 중요한 역할을 한다는 점에 중점을 두고, 생체 전위와 임피던스 신호를 정확하게 측정할 수 있는 저잡음, 저전력 설계의 최신 개발 동향도 함께 다룬다.
리뷰는 하이브리드 및 다중 모달 센싱 접근법의 중요성을 강조하며, 이를 통해 강력하고 직관적이며 확장 가능한 HRI 시스템을 구축할 수 있는 가능성을 제시한다. 연구팀은 생체 신호 기반 HRI 시스템을 실용화하기 위해 센서와 IC 설계 분야 간의 협력이 필수적임을 강조하며, 인터디스플리너리 협력이 차세대 HRI 기술 발전에 중요한 역할을 할 것이라고 밝혔다. 논문의 공동 제1 저자인 정화영 박사는 생체 전위와 임피던스 신호가 인간-로봇 상호작용을 더 직관적이고 효율적으로 만드는 데 기여할 수 있는 가능성을 제시하며, 향후 생체신호를 이용한 재활 로봇, 로봇 의수 등 HRI 기술 발전에 중요한 기여를 할 것이라고 전망했다. 본 연구는 한국연구재단의 휴먼 플러스 사업 등의 여러 연구 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.22 조회수 1028 -
'추론 속도 · 성능 모두 잡은' AI 확산모델 신기술 개발
확산모델(diffusion model)은 많은 AI 응용에 활용되고 있으나, 효율적인 추론-시간 확장성(inference-time scalability)*에 대한 연구가 부족했다. 이에 연구진은 확산모델에서도 고성능 고효율 추론이 가능한 신기술을 개발했다. 이 기술은 기존 모델이 한번도 성공하지 못한 초대형 미로찾기 태스크에서 100%의 성공률을 기록하며 성능을 입증했다. 이번 성과는 향후 지능형 로봇, 실시간 생성 AI 등 실시간 의사결정이 요구되는 다양한 분야에서 핵심 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
*추론-시간 확장성(inference-time scalability): AI 모델이 추론 단계에서 사용할 수 있는 계산 자원의 양에 따라 성능을 유연하게 조절할 수 있는 능력을 의미한다.
우리 대학 전산학부 안성진 교수 연구팀이 딥러닝 분야 세계적 석학인 몬트리올 대학교 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 교수와의 공동연구를 통해, 인공지능 확산 모델의 추론-시간 확장성을 크게 개선하는 신기술을 개발했다고 20일 밝혔다. 이번 연구는 KAIST-MILA(몬트리올 학습 알고리즘 연구소) 프리프론탈 AI 공동연구센터를 통한 협력의 일환으로 수행됐다.
이 기술은 인공지능의 학습 이후 추론 단계에서 더 많은 계산 자원을 효율적으로 활용함으로써, 단순히 데이터나 모델 크기를 키우는 것으로는 해결할 수 없는 고난도 문제를 풀 수 있도록 돕는 핵심 AI 기술로 주목받고 있다. 하지만 현재 다양한 응용 분야에서 활용되고 있는 확산 모델에서는 이러한 스케일링을 효과적으로 구현하는 방법론이 부족하다는 한계가 있었다.
이에 안 교수 연구팀은 벤지오 교수와 협력해, 몬테카를로 트리 탐색(Monte Carlo Tree Search) 기반 새로운 확산 모델 추론 기법을 제안했다.
이 방법은 확산 과정 중 다양한 생성 경로를 트리 구조로 탐색하며, 제한된 계산 자원으로도 높은 품질의 출력을 효율적으로 찾아낼 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 기존 방법이 0%의 성공률을 보이던‘자이언트-스케일의 미로 찾기’태스크에서 100%의 성공률을 달성했다.
아울러 후속 연구에서는 제안한 방법론의 주요 단점인 느린 속도 문제를 대폭 개선하는 방법을 개발하는데 성공하였다. 트리 탐색을 효율적으로 병렬화하여 비용을 최적화해, 이전 방식 대비 최대 100배 빠른 속도로도 동등하거나 더 우수한 품질의 결과를 얻는 데 성공했다. 이는 제안한 방법론의 추론 능력과 실시간 적용 가능성을 동시에 확보했다는 점에서 큰 의미가 있다.
안성진 교수는 “이번 연구는 고비용 계산이 요구되던 기존 확산 모델의 한계를 근본적으로 극복한 기술”이라며 “지능형 로봇, 시뮬레이션 기반 의사결정, 실시간 생성 AI 등 다양한 분야에서 핵심 기술로 활용될 수 있을 것”이라고 밝혔다.
연구 결과는 전산학부 윤재식 박사과정이 제 1저자로 지난 7월 13일부터 19일까지 캐나다 벤쿠버에서 열린 제42회 국제기계학습학회(ICML 2025)에서 스포트라이트(Spotlight) 논문(전체 채택 논문 중 상위 2.6%)으로 발표됐다.
※ 논문제목: Monte Carlo Tree Diffusion for System 2 Planning (Jaesik Yoon, Hyeonseo Cho, Doojin Baek, Yoshua Bengio, Sungjin Ahn, ICML 25), Fast Monte Carlo Tree Diffusion: 100x Speedup via Parallel Sparse Planning (Jaesik Yoon, Hyeonseo Cho, Yoshua Bengio, Sungjin Ahn)
※ DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.07202,
https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.09498
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받았다.
2025.07.21 조회수 981 -
6배 정밀한 3D 뇌 모사 플랫폼 구현 성공
기존의 3차원(3D) 신경세포 배양 기술은 뇌의 복잡한 다층 구조를 정밀하게 구현하기 어렵고, 구조와 기능을 동시에 분석할 수 있는 플랫폼이 부족해 뇌 연구에 제약이 있었다. 우리 연구진이 뇌처럼 층을 이루는 신경세포 구조를 3D 프린팅 기술로 구현하고, 그 안에서 신경세포의 활동까지 정밀하게 측정할 수 있는 통합 플랫폼 개발에 성공했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박제균·남윤기 교수 공동연구팀이 뇌 조직과 유사한 기계적 특성을 가진 저점도 천연 하이드로겔을 이용해 고해상도 3D 다층 신경세포 네트워크를 제작하고, 구조적·기능적 연결성을 동시에 분석할 수 있는 통합 플랫폼을 개발했다고 16일 밝혔다.
기존 바이오프린팅 기술은 구조적 안정성을 위해 고점도 바이오잉크를 사용하지만, 이는 신경세포의 증식과 신경돌기 성장을 제한하고, 반대로 신경세포 친화적인 저점도 하이드로겔은 정밀한 패턴 형성이 어려워 구조적 안정성과 생물학적 기능 사이의 근본적인 상충 관계가 있었다.
연구팀은 묽은 젤로도 정밀한 뇌 구조를 만들고, 층마다 정확히 정렬하며, 신경세포의 활동까지 동시에 관찰할 수 있는 3대 핵심기술을 결합해 정교하고 안정적인 뇌 모사 플랫폼을 완성했다.
3대 핵심기술은 ▲ 묽은 젤(하이드로겔)이 흐르지 않도록 스테인리스 철망(마이크로메시) 위에 딱 붙게 만들어 주는‘모세관 고정 효과’ 기술로 기존보다 6배 더 정밀하게 (해상도 500μm 이하) 뇌 구조를 재현했고 ▲ 프린팅된 층들이 삐뚤어지지 않고 정확히 쌓이도록 맞춰주는 원통형 설계인 ‘3D 프린팅 정렬기’로 다층 구조체의 정밀한 조립과 미세 전극 칩과의 안정적 결합을 보장하였고 ▲ 아래쪽은 전기신호를 측정하고, 위쪽은 빛(칼슘 이미징)으로 동시에 세포 활동을 관찰하는 ‘이중 모드 분석 시스템’기술로 층간 연결이 실제로 작동하는지를 여러 방식으로 동시에 확인할 수 있다.
연구팀은 뇌와 유사한 탄성 특성을 지닌 피브린 하이드로겔을 이용해 3층으로 구성된 미니 뇌 구조를 3D 프린팅으로 구현하고, 그 안에서 실제 신경세포들이 신호를 주고받는 과정을 실험을 통해 입증했다.
위층과 아래층에는 대뇌 신경세포를 배치하고, 가운데층은 비어 있지만, 신경세포들이 가운데를 뚫고 지나가며 연결되도록 설계했다. 아래층에는 미세 센서(전극칩)를 달아 전기신호를 측정하고, 위층은 빛(칼슘 이미징)으로 세포 활동을 관찰한 결과, 전기 자극을 줬을 때 위아래층 신경세포가 동시에 반응했고, 신경 연결을 차단하는 약물(시냅스 차단제)을 넣었더니 반응이 줄어들어 신경세포들이 진짜로 연결돼서 신호를 주고받고 있다는 것을 입증했다.
바이오및뇌공학과 박제균 교수는 “이번 연구는 뇌 조직의 복잡한 다층 구조와 기능을 동시에 재현할 수 있는 통합 플랫폼의 공동개발 성과”임을 강조하며, “기존 기술로 14일 이상은 신호 측정이 불가했던 것에 비해 27일 이상 안정적인 미세 전극 칩 인터페이스를 유지하면서 구조-기능 관계를 실시간으로 분석할 수 있어, 향후 신경질환 모델링, 뇌 기능 연구, 신경독성 평가 및 신경 보호 약물 스크리닝 등 다양한 뇌 연구 분야에 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.
바이오및뇌공학과 김수지 박사와 윤동조 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘바이오센서스 앤 바이오일렉트로닉스(Biosensors and Bioelectronics)’에 2025년 6월 11일 자로 온라인판에 게재됐다.
※논문명: Hybrid biofabrication of multilayered 3D neuronal networks with structural and functional interlayer connectivity
※DOI: https://doi.org/10.1016/j.bios.2025.117688
한편, 이번 연구는 한국연구재단 글로벌 기초연구실지원사업, 중견연구 및 바이오·의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.16 조회수 984 -
로봇도 사람처럼 위험할때만 즉각 반응한다
인공지능과 로봇 기술의 동반 발전 속에서, 로봇이 사람처럼 효율적으로 환경을 인식하고 반응하는 기술 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 이에 한국 연구진이 별도의 복잡한 소프트웨어나 회로 없이도 생명체의 감각 신경계를 모사한 인공 감각 신경계를 새롭게 구현해 주목받고 있다. 이 기술은 에너지 소모를 최소화하면서 외부 자극에 지능적으로 반응할 수 있어, 초소형 로봇이나 로봇 의수 등 의료 및 특수 환경에서의 활용이 기대된다.
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 석좌교수, 충남대학교 반도체융합학과 이종원 교수 공동연구팀이 생명체의 감각 신경계 기능을 모사하는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 인공 감각 신경계를 개발하고, 이를 통해 외부 자극에 효율적으로 대응하는 신개념 로봇 시스템을 증명했다고 15일 밝혔다.
사람을 포함한 동물은 안전하거나 익숙한 자극은 무시하고, 중요한 자극에는 선별적으로 민감하게 반응함으로써, 에너지 낭비를 방지하면서도 중요한 자극에 집중해 민첩하게 외부 변화에 대응할 수 있다.
예를 들면, 여름철 에어컨 소리나 옷이 피부에 닿는 감촉은 곧 익숙해져 신경 쓰지 않게 되지만, 누군가 이름을 부르거나 날카로운 물체가 피부에 닿으면 재빠르게 집중하고 대응한다.
이는 감각 신경계에서의 ‘습관화’ 그리고 ‘민감화’기능에 의해서 조절됨을 보여주며, 사람처럼 효율적으로 외부 환경에 대응하는 로봇 구현을 위해, 이러한 생명체의 감각 신경계 기능을 로봇에 적용하려는 시도가 꾸준히 진행돼왔다.
그러나, 습관화나 민감화와 같은 복잡한 신경 특성을 로봇에 구현하기 위해선 별도 소프트웨어가 필요하거나, 복잡한 회로가 필요해 소형화와 에너지 효율 측면에서의 어려움이 있었다.
특히 뉴로모픽 반도체인 멤리스터(memristor)1 소자를 활용하는 시도도 있었지만, 기존 멤리스터는 단순한 전도도 변화만 가능해 신경계의 복잡한 특성을 모사하는 데 한계가 있었다.
1멤리스터: 메모리(memory)와 저항(resistor)의 합성어로 두 단자 사이로 과거에 흐른 전하량과 방향에 따라 저항값이 결정되는 차세대 전기소자
이러한 한계를 극복하기 위해 연구팀은 하나의 멤리스터 소자 안에 서로 반대 방향으로 전도도를 변화시키는 층을 형성해, 실제 감각 신경계에서처럼 습관화와 민감화 등의 기능을 모사할 수 있는 새로운 멤리스터를 개발했다.
이 소자는 자극이 반복되면 점차 반응이 줄어들다가, 위험 신호가 감지되면 다시 민감하게 반응하는 등, 실제 신경계의 복잡한 시냅스 반응 패턴을 사실적으로 재현할 수 있다.
연구팀은 이 멤리스터를 이용해 촉각과 고통을 인식하는 멤리스터 기반 인공 감각 신경계를 제작하고, 이를 실제 로봇 손에 적용해 그 효율성을 실험했다.
반복적으로 안전한 촉각 자극을 가하자, 처음에는 낯선 촉각 자극에 민감하게 반응하던 로봇 손이 점차 자극을 무시하는 습관화 특성을 보였고, 이후 전기 충격과 함께 자극을 가했을 때는 이를 위험 신호로 인식해 다시 민감하게 반응하는 민감화 특성도 확인됐다.
이를 통해, 별도의 복잡한 소프트웨어나 프로세서 없이도 로봇이 사람처럼 효율적으로 자극에 대응할 수 있음을 실험적으로 입증하며, 에너지 측면에서 효율적인 신경계 모사 로봇(neuro-inspired robot)의 개발 가능성을 검증했다.
박시온 연구원은 “사람의 감각 신경계를 차세대 반도체로 모사해, 더 똑똑하고 에너지 측면에서 효율적으로 외부 환경에 대응하는 신개념 로봇 구현의 가능성을 열었다”라며, “앞으로 초소형 로봇, 군용 로봇, 로봇 의수 같은 의료용 로봇 등 차세대 반도체와 로보틱스의 여러 융합 분야에서 활용될 것으로 기대된다”고 밝혔다.
이번 연구는 박시온 석박통합과정 연구원이 제 1저자로 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)'에 지난 7월 1일 자로 온라인 게재됐다.
※ 논문 제목: Experimental demonstration of third-order memristor-based artificial sensory nervous system for neuro-inspired robotics
※ DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-60818-x
이번 연구는 한국연구재단의 차세대지능형반도체기술개발사업, 중견연구사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 우수신진연구사업, 그리고 나노종합기술원의 나노메디컬 디바이스 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.15 조회수 983